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% Exemplo de enumeracao
%\begin{enumerate}
%	\item Item1
%	\item Item2
%	\item Item3
%\end{enumerate}

% Exemplo de figura
%\begin{figure}[ht]
%\centering
%\includegraphics[width=.9\textwidth]{arquivo.eps}
%\caption{Legenda}
%\label{fig:label_da_figura}
%\end{figure}

% Exemplo de codigo
% \verb|classe.metodo()|
     
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\title{Aplicação de Redes Neurais no Reconhecimento de Letras do Alfabeto Inglês}

\author{Jaindson Santana\inst{1}, Lesandro Ponciano\inst{1}, Marcus Carvalho\inst{1}, Matheus Gaudencio\inst{1}}

\address{Departamento de Sistemas e Computação \\
  Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)\\
  CEP 58429-900 -- Campina Grande -- PB -- Brasil
  \email{\{jaindson,lesandrop, marcus, matheusgr\}@lsd.ufcg.edu.br}
}

\begin{document}

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\maketitle

\begin{resumo}
O reconhecimento de letras é uma tarefa que faz uso de todo conhecimento do reconhecimento de padrões. Através da identificação dos padrões que melhor representem cada letra, é possível tentar identificar a letra de uma imagem. Três técnicas de reconhecimento de padrões são avaliadas ao longo deste trabalho: redes bayesianas, árvores de decisão e redes neurais. O trabalho avalia alguns parâmetros a serem configurados em cada uma das técnicas, levantando a fundamentação teórica para entendimento dos parâmetros e dos resultados obtidos em experimentação. A rede neural apresentou maior dificuldade na identificação dos parâmetros ideais e obteve uma capacidade de classificar corretamente 88,14\% $\pm$ 2 p.p. da amostra. A árvore de decisão obteve um desempenho dentro do intervalo do desempenho da rede neural, com um erro ainda menor. A rede bayesiana obteve o pior desempenho das três técnicas: 74,28\% $\pm$ 0,05 p.p. 
\end{resumo}

% Introducao
\input{introducao.tex}

% Descricao do Problema e Base de Dados
\input{problema.tex}

% Experimentos
\input{experimentos.tex}

% Análise Comparativa
\input{analise.tex}

% Conclusão e sugestões para melhoria dos experimentos
\input{conclusao.tex}

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\end{document}